La modélisation prédictive : qu’est-ce que c’est ?
Dans l’économie numérique, il existe principalement deux catégories d’applications que sont les applications prédictives et historiques. La première est la plus utilisée pour prédire des résultats dans la mesure du raisonnable, en se basant sur les statistiques existantes. Cette technologie est appelée la modélisation prédictive. Elle permet de générer les informations dont vous avez besoin pour certaines grandes prises de décisions. Quelle est donc son importance réelle sur le client et sur une entreprise ? C’est ce que nous vous invitons à découvrir à travers cet article.
Qu’est-ce que la modélisation prédictive ?
La modélisation prédictive (predictive modeling en anglais) regroupe un ensemble de méthodes qui permet de collecter et d’analyser des données existantes. C’est une technologie qui permet d’interpréter et d’anticiper sur les données afin d’en déduire un pronostic. Ce pronostic tient essentiellement compte de certains éléments que sont :
- Les tendances futures qui caractérisent l’évolution des actifs d’une entreprise sur un long terme ;
- Des événements à venir qui peuvent être caractérisés par une hausse ou une baisse des ventes ;
- Le comportement des clients qui sont des données essentielles pour connaitre le processus influençant le choix, l’engagement, l’achat, et même le rachat d’un produit par ce client.
En d’autres termes, la modélisation prédictive est un processus par lequel un résultat ou un comportement futur est prévu en fonction des données passées. Cette technologie est beaucoup plus complexe à l’intelligence humaine, ce qui fait qu’elle se tourne vers l’utilisation d’algorithme. Elle se base donc essentiellement sur le « machine learning » de l’intelligence artificielle pour offrir des résultats constructifs.
En ce qui concerne la probabilité de vraisemblance des pronostics offerts par l’algorithme, elle est fonction de la taille de l’ensemble des données étudiées. Ce qui fait que plus le nombre de données est important, plus les résultats des modèles peuvent être considérés comme des résultats précis. Ces analyses offrent différents types de modèles pour l’interprétation de la tendance clientèle.
Quels sont les différents types de modèles ?
Les résultats obtenus à l’issue de la modélisation prédictive offrent différents types de modèles. Ceux représentant la base de la modélisation prédictive sont donc :
- Le modèle prédictif de maintenance : ce type de modèle prédictif permet d’optimiser le système de maintenance préventif ;
- Le modèle prédictif d’intégrité du capteur : le modèle prédictif d’intégrité du capteur permet d’analyser les relevés de capteur d’un actif afin d’aider à déterminer la probabilité d’échec de ce dernier ;
- Le modèle prédictif des premières causes d’échec : ce type de modèle permet d’identifier les premiers prédicteurs d’échec pour un actif donné (un produit ou un service) dans l’ordre de leur importance ;
- Le modèle prédictif d’intégrité intégrée : ce type de modèle prend en compte un score d’intégrité prévu, permettant de déterminer les performances d’un actif.
Quels sont les domaines d’application de la modélisation prédictive ?
Plusieurs domaines et spécialités ont recours à la modélisation prédictive du fait des pronostics intéressants qu’elle offre. Le secteur de l’e-commerce, plus précisément le domaine du marketing digital, en fait usage pour prédire les tendances de sa clientèle. Elle est également importante dans les domaines de l’analyse web, des réseaux sociaux et de l’optimisation du référencement. Elle permet de calculer les revenus prévisionnels en se fiant aux pronostics établis.
Par ailleurs, on a recours à la modélisation prédictive dans de nombreux autres domaines tels que le secteur de l’assurance, des finances, la télécommunication, de la science, l’informatique décisionnelle, la gestion de la relation client, etc. Les pronostics qu’offre la modélisation prédictive constituent des bases décisionnelles et peuvent aboutir généralement à une prise de décision dans ces différents domaines d’application.
Quel est le fonctionnement de la modélisation prédictive ?
La modélisation prédictive fonctionne par collecte de données, création d’un modèle statistique et enfin l’application des techniques probabilistes pour prédire des résultats. On distingue ainsi trois phases dans le fonctionnement de cette technologie. Pour confirmer la vraisemblance des solutions qu’apporte cette technologie, il est important de passer par ces trois phases.
La collecte et l’analyse des données ou le training
Comme vous l’auriez compris, le training, encore appelé collecte et analyse des données, est la première phase de la modélisation prédictive. Elle collecte les données aussi bien sur le plan quantitatif que sur le plan qualitatif. Cette étape permet de mettre en jeu les facteurs les plus pertinents. Dans le domaine du marketing par exemple, les facteurs tels que les historiques d’achat, les caractéristiques des clients (âge, sexes, statut…), sont analysés. Grâce à ces données, vous pouvez effectuer une segmentation des clients et les regrouper pour voir une tendance sur une action donnée.
La création de modèles statistique ou le contrôle
C’est la deuxième étape du fonctionnement de la modélisation prédictive. Celle-ci se base sur les modèles pour vérifier les pronostics déjà formulés lors des analyses de la première phase. Cette étape se fait à l’aide de nouvelles données collectées. Elle aide précisément à évaluer la fiabilité et aussi l’exactitude du modèle qui a été établi. À cette étape, elle peut encore modifier les tendances afin d’offrir des pronostics ou résultats vraisemblables.
Les pronostics ou la prédiction des résultats
Les pronostics sont le but de la modélisation prédictive. Elle constitue la troisième étape du fonctionnement de la technologie. Après avoir établi un modèle précis et fiable à partir des deux premières étapes, les données utilisées sont donc enregistrées afin d’élaborer des pronostics. Ces résultats ou pronostics se basent sur le modèle pour prédire la tendance d’un événement.
Quelles sont les techniques de modélisation prédictive ?
De par sa définition, la modélisation prédictive regroupe un ensemble de techniques. Ainsi, il existe plusieurs techniques de modélisation prédictive qui peuvent être classées en deux groupes que sont :
- La modélisation prédictive basée sur l’analyse de régression ;
- La modélisation prédictive basée sur l’analyse de classification.
La modélisation prédictive basée sur l’analyse de régression
La modélisation prédictive basée sur l’analyse de régression permet de prédire des données continues. Ces données sont généralement le revenu que va engendrer un client au cours de sa relation avec votre entreprise. Cette technique peut s’utiliser pour prévoir l’impact d’une action particulière ou de déterminer si une action et ses résultats sont corrélés. Elle évalue le lien qui existe entre cette action et ses résultats. Elle utilise aussi plusieurs techniques dont les plus courantes sont celles-ci.
La régression linéaire simple
La régression linéaire est une technique d’analyse statistique qui permet d’estimer les relations entre les variables. C’est la forme la plus élémentaire d’analyse de régression. Elle est utile pour déterminer les tendances dans des ensembles de données volumineux. Cela permet d’établir une corrélation entre les entrées. Grâce à cette technique de modélisation par analyse de régression, une entreprise peut évaluer la relation entre le nombre de vendeurs qu’il emploie et le montant des revenus qu’elle génère. Cela vous permet de savoir s’il y a une relation entre ces deux actions et ainsi de prendre des décisions durables pour l’entreprise.
La régression linéaire multiple
La régression linéaire multiple repose sur le même principe que la régression simple. À la seule différence que la régression multiple utilise plus d’une variable. Elle permet de déterminer la relation entre une variable dépendante et chacune de ses variables indépendantes. C’est une solution permettant d’identifier les liens de corrélation entre un résultat et plusieurs variables indépendantes. Elle peut prédire le niveau de vente d’un produit en fonction du profil des acheteurs. Son objectif est le même que celui de la régression simple. Elle permet de faire des prédictions en vue d’une prise de décision.
La régression logistique
La régression logistique est un type d’analyse de régression souvent utilisée pour prédire l’engagement ou non d’une action. Elle met en jeu la probabilité qu’un ensemble de facteurs aboutisse ou encore à la probabilité qu’un événement se produise ou non. En d’autres termes, c’est la probabilité qu’un prospect devienne un potentiel client ou non. Ce type d’analyse se base sur les données acquises lors de différentes collectes, mettant en jeu un client lambda.
La régression de crête
C’est une technique utilisée pour analyser plusieurs ensembles de données de régression linéaire qui présentent un degré élevé de corrélation entre les variables indépendantes.
La modélisation prédictive basée sur l’analyse de classification
En ce qui concerne la modélisation prédictive basée sur l’analyse de classification, elle trie les données en catégories en vue d’une analyse précise de la tendance. Elle s’inspire des techniques suivantes :
Arbres de décision
C’est une technique qui reproduit le processus de prise de décision en prenant pour point de départ une seule question. Autrement dit, c’est une technique qui se base sur des modèles de classification et qui place les données dans différentes catégories en fonction de variables distinctes. Ensuite, elle analyse différents plans d’action et leurs effets possibles à travers un processus de ramification pour prendre enfin une décision. C’est une méthode utilisée pour tenter de comprendre les décisions d’un individu.
Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones se basent sur le machine learning. C’est une technique inspirée du cerveau humain. Elle regroupe et classe les données par catégorie. Cela permet alors d’identifier des modèles et des tendances trop complexes pour d’autres techniques. On l’utilise souvent pour déterminer les relations non linéaires dans les ensembles de données. De même, le réseau de neurone permet de valider les résultats des arbres de décision et des modèles de régression. Les sites de ventes en ligne, par exemple, ont recours à cette technique pour recommander des produits aux clients en se basant sur leurs achats antérieurs.
Pourquoi faire de la modélisation prédictive ?
La modélisation prédictive est une technique d’analyse basée sur la statistique afin d’évaluer plusieurs scénarios. Ainsi, on peut l’utiliser pour différents buts afin d’améliorer les performances du secteur de son domaine d’action. Elle dispose de plusieurs avantages tels que :
- Optimiser les opérations d’un marché ;
- Augmenter les revenus d’une entreprise ;
- Limiter les risques d’échec des entreprises ;
- Optimiser sur l’engagement d’un client, etc.
Au vu de ces avantages qu’elle offre à son utilisateur, il existe donc plusieurs raisons pour lesquelles il faut faire de la modélisation prédictive.
Anticiper sur d’éventuelles fraudes
Grâce à la modélisation prédictive, vous pouvez anticiper, mais surtout détecter les éventuelles fraudes dans votre système de fonctionnement. Elle examine toutes les actions en temps réel sur le réseau d’une entreprise. Elle fait par la suite un diagnostic et un pronostic complet sur les défaillances du système. Grâce au machine learning, elle est susceptible d’indiquer des anomalies ou d’autres failles liées à votre système.
Anticiper sur les actions d’un client
La modélisation prédictive peut être utilisée pour prédire les actions d’un client, en ce qui concerne les achats, les rachats, les conversions, etc. En examinant ces actions, les entreprises peuvent améliorer leur manière de promouvoir leur service et produit. Grâce aux données qu’offre cette technique, elles peuvent améliorer ou non leurs annonces afin d’envisager un taux de conversion plus important.
Réduire les risques
La mauvaise gestion d’une entreprise passe par une mauvaise prise en charge des risques et éventuels dysfonctionnements au sein du réseau. Les techniques de la modélisation prédictive permettent de faire des prévisions afin de limiter les risques. Elle permet également de prévenir ces risques et de déterminer la probabilité qu’ils se reproduisent. Elle est importante pour effectuer une veille constante de votre système ou de votre réseau.
Prévision de maintenance
La modélisation prédictive permet de prédire à quel moment les opérations de maintenance de routine seront nécessaires. Elles se basent sur les données existantes afin de programmer le système avant qu’un problème ou des dysfonctionnements ne surviennent.
En conclusion, la modélisation prédictive est une technologie probabiliste qui apporte des réponses liées à une problématique spécifique. En effet, elle fonctionne à partir de plusieurs techniques et méthodes pour apporter des solutions afin d’anticiper les comportements et événements futurs. Pour exploiter les analyses prédictives à bon escient, il est important d’avoir à disposition des données. Vous devez aussi bien définir les questions afin de poser un modèle qui se rapproche au mieux de la réalité.
